vision transformer衍生模型

Vision Transformer是一种基于自注意力机制的图像分类模型，它在图像分类任务上表现出色。而衍生模型则是在Vision Transformer的基础上进行改进和扩展，以适应更多的视觉任务。以下是一些常见的Vision Transformer衍生模型：

1. DeiT（Distilled ViT）：通过蒸馏技术将大型的Vision Transformer模型压缩成小型模型，以适应移动设备等资源受限的场景。

2. ViT-Lite：在Vision Transformer的基础上，通过减少通道数、缩小输入图像尺寸等方式，将模型大小和计算量降低到原来的1/10左右，以适应轻量级场景。

3. DETR（DEtection TRansformer）：将Vision Transformer应用于目标检测任务，通过引入位置编码和Transformer解码器等模块，实现了端到端的目标检测。

4. ViT-HRNet：将Vision Transformer和HRNet（High-Resolution Network）结合起来，以提高模型对于高分辨率图像的处理能力。

5. Swin Transformer：通过分层的方式，将输入图像分解成多个子图像，以提高模型对于大尺寸图像的处理能力。

相关问题

vit之后的目标检测模型

### 使用ViT后的目标检测模型

#### DETR：端到端的目标检测器
DETR（Detection Transformer）是由Facebook AI Research提出的一种基于Transformer结构的目标检测方法[^1]。该模型摒弃了传统两阶段或多阶段的复杂设计，采用了一种全新的单阶段框架来完成目标检测任务。

在DETR中，输入图像被分割成固定数量的小块(patch)，这些小块通过卷积神经网络提取特征图后再送入编码器-解码器式的Transformer架构内处理。为了适应目标检测的需求，在解码器部分引入了一个称为查询(query)的概念，它代表潜在的对象位置和类别信息。最终输出的是预测框的位置坐标以及对应的置信度分数。

import torch
from torchvision.models.detection import detr_resnet50

model = detr_resnet50(pretrained=True)
model.eval()
x = [torch.rand(3, 300, 400), torch.rand(3, 500, 400)]
predictions = model(x)

#### Deformable DETR：改进版DETR
Deformable DETR进一步优化了原始DETR存在的收敛速度慢等问题。通过对注意力机制施加变形采样(deformable sampling)，使得模型能够更高效地聚焦于感兴趣区域内的关键部位，从而加速训练过程并提高性能表现[^2]。

#### Swin Transformer及其衍生对象检测模型
Swin Transformer是一种分层化Vision Transformer变体，其特点是在不同尺度上构建局部窗口间的交互关系。这种特性非常适合用于捕捉物体内部的空间布局模式，并已被广泛应用于各类计算机视觉下游任务之中，包括但不限于实例分割、姿态估计等领域。对于目标检测而言，则有诸如Swin Transformer-based Cascade Mask R-CNN这样的优秀解决方案出现[^3]。